数据挖掘入门：概念、技术与数据仓库

"数据挖掘概念与技术 cn" 数据挖掘是一门重要的信息技术学科，它涉及到从大量数据中发现有价值的知识和模式。《数据挖掘：概念与技术》由韩家炜著，书中介绍了数据挖掘的基本概念和技术，是初学者快速入门的理想读物。数据挖掘主要应用于关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用中。 数据挖掘的功能包括但不限于以下几种类型： 1. 概念/类描述：通过对数据集的分析，生成描述数据特性的规则和模式，以便理解数据的分布和特征。 2. 关联分析：发现不同属性之间的频繁模式或关联规则，如购物篮分析中的“啤酒与尿布”现象。 3. 分类和预测：构建预测模型，将数据分为不同的类别，并用于预测未知数据的类别或数值。 4. 聚类分析：将相似数据对象归类到同一组，形成聚类，揭示数据的内在结构。 5. 局外者分析（异常检测）：识别与大多数数据对象显著不同的数据点，这些可能代表系统中的异常或错误。 6. 演变分析：研究数据随时间的变化趋势，预测未来的发展。 并非所有模式都对业务或科学研究有价值，数据挖掘的一个挑战在于区分有趣和无用模式。因此，模式评估和选择是数据挖掘过程中的关键环节。 数据挖掘系统根据其功能和实现方式可分为多种类型。数据挖掘的主要问题涉及数据质量、数据量、效率、有效性和可解释性。为了进行数据挖掘，通常需要经过数据预处理阶段，这包括数据清洗（去除噪声和不一致性）、数据集成（合并来自多个源的数据）、数据转换（将数据转化为挖掘算法所需的形式）和数据规约（减少数据复杂性，提高挖掘速度）。 数据仓库是数据挖掘的重要环境，它是一个专门设计用于支持决策分析的大型中央存储库。数据仓库与操作型数据库不同，前者专注于历史数据的分析，后者则侧重于实时事务处理。数据仓库采用多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式，便于进行OLAP（在线分析处理）操作，如钻取、切片、切块和旋转等。 数据仓库系统通常包含三层结构：前端工具、OLAP服务器和数据存储。OLAP服务器有ROLAP（关系型OLAP）、MOLAP（多维OLAP）和HOLAP（混合型OLAP）三种类型，每种都有其优缺点。数据仓库的实现涉及数据立方体的有效计算、索引、查询优化和元数据管理。 从数据仓库到数据挖掘的过渡，意味着从简单的查询和报表生成转变为深入的数据探查和模式发现，即从OLAP（联机分析处理）到OLAM（联机分析挖掘）。数据预处理作为数据挖掘的第一步，是确保后续分析质量和结果有效性的基础。 数据挖掘涉及广泛的技术和理论，包括数据仓库、OLAP、数据预处理等，对于理解和利用大数据的价值至关重要。这本书的深入介绍，对于想要了解和掌握数据挖掘的读者来说，是一份宝贵的资源。